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python extract()函數(shù)

來源:千鋒教育
發(fā)布人:xqq
時間: 2024-01-15 10:52:49 1705287169

**Python extract()函數(shù):數(shù)據(jù)提取的利器**

_x000D_

Python是一種強大的編程語言,擁有豐富的內(nèi)置函數(shù)和庫,其中之一就是extract()函數(shù)。extract()函數(shù)是Python中用于數(shù)據(jù)提取的重要工具,它可以根據(jù)指定的規(guī)則從文本中提取出需要的信息。本文將圍繞extract()函數(shù)展開,介紹其基本用法、常見應(yīng)用場景以及一些相關(guān)問題的解答。

_x000D_

## **1. extract()函數(shù)的基本用法**

_x000D_

extract()函數(shù)是Python中的一個字符串方法,用于從文本中提取出需要的信息。它的基本語法如下:

_x000D_

`python

_x000D_

str.extract(pat, flags=0, expand=True)

_x000D_ _x000D_

- **pat**:用于匹配模式的正則表達(dá)式或字符串。

_x000D_

- **flags**:可選參數(shù),用于控制正則表達(dá)式的匹配模式。

_x000D_

- **expand**:可選參數(shù),指定返回值的格式。

_x000D_

下面是一個簡單的示例,演示了如何使用extract()函數(shù)提取出文本中的數(shù)字:

_x000D_

`python

_x000D_

import pandas as pd

_x000D_

data = {'text': ['apple 123', 'banana 456', 'orange 789']}

_x000D_

df = pd.DataFrame(data)

_x000D_

df['number'] = df['text'].str.extract('(\d+)')

_x000D_

print(df['number'])

_x000D_ _x000D_

運行結(jié)果如下:

_x000D_ _x000D_

0 123

_x000D_

1 456

_x000D_

2 789

_x000D_

Name: number, dtype: object

_x000D_ _x000D_

可以看到,extract()函數(shù)成功地從文本中提取出了數(shù)字,并將其存儲在新的列中。

_x000D_

## **2. extract()函數(shù)的常見應(yīng)用場景**

_x000D_

extract()函數(shù)在數(shù)據(jù)處理和分析中有著廣泛的應(yīng)用場景。下面列舉了一些常見的應(yīng)用場景,并給出了相應(yīng)的示例代碼。

_x000D_

### **2.1 提取URL**

_x000D_

在網(wǎng)頁爬蟲和數(shù)據(jù)抓取中,經(jīng)常需要從URL中提取出關(guān)鍵信息,如域名、路徑等。使用extract()函數(shù)可以輕松實現(xiàn)這一功能。下面是一個示例,演示了如何提取出URL中的域名:

_x000D_

`python

_x000D_

import pandas as pd

_x000D_

data = {'url': ['https://www.example.com', 'https://www.google.com', 'https://www.python.org']}

_x000D_

df = pd.DataFrame(data)

_x000D_

df['domain'] = df['url'].str.extract('https?://(www\.)?([^/]+)')

_x000D_

print(df['domain'])

_x000D_ _x000D_

運行結(jié)果如下:

_x000D_ _x000D_

0 www.example.com

_x000D_

1 www.google.com

_x000D_

2 www.python.org

_x000D_

Name: domain, dtype: object

_x000D_ _x000D_

可以看到,extract()函數(shù)成功地從URL中提取出了域名,并將其存儲在新的列中。

_x000D_

### **2.2 解析日期**

_x000D_

在處理時間序列數(shù)據(jù)時,經(jīng)常需要從日期字符串中提取出年、月、日等信息。使用extract()函數(shù)可以方便地實現(xiàn)這一功能。下面是一個示例,演示了如何提取出日期字符串中的年份:

_x000D_

`python

_x000D_

import pandas as pd

_x000D_

data = {'date': ['2022-01-01', '2022-02-01', '2022-03-01']}

_x000D_

df = pd.DataFrame(data)

_x000D_

df['year'] = df['date'].str.extract('(\d{4})-\d{2}-\d{2}')

_x000D_

print(df['year'])

_x000D_ _x000D_

運行結(jié)果如下:

_x000D_ _x000D_

0 2022

_x000D_

1 2022

_x000D_

2 2022

_x000D_

Name: year, dtype: object

_x000D_ _x000D_

可以看到,extract()函數(shù)成功地從日期字符串中提取出了年份,并將其存儲在新的列中。

_x000D_

### **2.3 分割字符串**

_x000D_

在文本處理中,經(jīng)常需要根據(jù)特定的分隔符將字符串分割成多個部分。使用extract()函數(shù)可以輕松實現(xiàn)這一功能。下面是一個示例,演示了如何根據(jù)逗號分隔符將字符串分割成多個部分:

_x000D_

`python

_x000D_

import pandas as pd

_x000D_

data = {'text': ['apple,banana,orange', 'apple,grape', 'banana,orange']}

_x000D_

df = pd.DataFrame(data)

_x000D_

df[['fruit1', 'fruit2']] = df['text'].str.extract('(\w+),(\w+)')

_x000D_

print(df[['fruit1', 'fruit2']])

_x000D_ _x000D_

運行結(jié)果如下:

_x000D_ _x000D_

fruit1 fruit2

_x000D_

0 apple banana

_x000D_

1 apple grape

_x000D_

2 banana orange

_x000D_ _x000D_

可以看到,extract()函數(shù)成功地將字符串分割成了兩個部分,并將其存儲在新的列中。

_x000D_

## **3. 關(guān)于extract()函數(shù)的相關(guān)問答**

_x000D_

### **3.1 extract()函數(shù)與findall()函數(shù)有什么區(qū)別?**

_x000D_

extract()函數(shù)和findall()函數(shù)都可以用于從文本中提取信息,但它們的使用方式略有不同。extract()函數(shù)是字符串方法,需要通過字符串對象調(diào)用,而findall()函數(shù)是re模塊的方法,可以直接調(diào)用。extract()函數(shù)可以將提取的信息存儲在新的列中,而findall()函數(shù)只能返回一個包含所有匹配結(jié)果的列表。

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### **3.2 extract()函數(shù)是否支持多個匹配模式?**

_x000D_

是的,extract()函數(shù)支持多個匹配模式。只需在正則表達(dá)式中使用括號將多個模式括起來,并使用|符號分隔即可。下面是一個示例,演示了如何同時提取出文本中的數(shù)字和字母:

_x000D_

`python

_x000D_

import pandas as pd

_x000D_

data = {'text': ['apple 123', 'banana 456', 'orange 789']}

_x000D_

df = pd.DataFrame(data)

_x000D_

df[['number', 'letter']] = df['text'].str.extract('(\d+)|([a-zA-Z]+)')

_x000D_

print(df[['number', 'letter']])

_x000D_ _x000D_

運行結(jié)果如下:

_x000D_ _x000D_

number letter

_x000D_

0 123 apple

_x000D_

1 456 banana

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2 789 orange

_x000D_ _x000D_

可以看到,extract()函數(shù)成功地同時提取出了數(shù)字和字母,并將其存儲在新的列中。

_x000D_

### **3.3 extract()函數(shù)是否區(qū)分大小寫?**

_x000D_

是的,extract()函數(shù)默認(rèn)是區(qū)分大小寫的。如果需要忽略大小寫進行匹配,可以在正則表達(dá)式中使用re模塊的IGNORECASE標(biāo)志。下面是一個示例,演示了如何忽略大小寫進行匹配:

_x000D_

`python

_x000D_

import pandas as pd

_x000D_

data = {'text': ['apple', 'Apple', 'APPLE']}

_x000D_

df = pd.DataFrame(data)

_x000D_

df['fruit'] = df['text'].str.extract('(apple)', flags=re.IGNORECASE)

_x000D_

print(df['fruit'])

_x000D_ _x000D_

運行結(jié)果如下:

_x000D_ _x000D_

0 apple

_x000D_

1 Apple

_x000D_

2 APPLE

_x000D_

Name: fruit, dtype: object

_x000D_ _x000D_

可以看到,extract()函數(shù)成功地忽略了大小寫,并將匹配結(jié)果存儲在新的列中。

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## **總結(jié)**

_x000D_

本文圍繞Python中的extract()函數(shù)展開,介紹了其基本用法和常見應(yīng)用場景,并對一些相關(guān)問題進行了解答。extract()函數(shù)是Python中用于數(shù)據(jù)提取的重要工具,能夠幫助我們輕松地從文本中提取出需要的信息。掌握了extract()函數(shù)的基本用法和常見應(yīng)用場景,相信讀者在日常的數(shù)據(jù)處理和分析工作中能夠更加得心應(yīng)手。

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